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Colloque
Un tableau binaire K_{IJ} ∈ R^{I×J} est non-négatif homogène, lorsque c'est un tableau de contingence ou lorsque les variables sont mesurées en même unité et au moins l'une des matrices symétriques KK' ou K'K est positive. En appliquant le théorème de Perron, on peut démontrer que le 1er facteur correspond à un facteur de taille, qui souvent n'est pas important, et qui perturbe les facteurs d'ordre supérieur, excepté dans quelques applications biométriques où le facteur taille discrimine et est important. On compare sur des exemples, les facteurs issus de «bimodels», de l'analyse factorielle des correspondances et de l'analyse exploratoire log-linéaire, …
